Программа дисциплины дс. 10."Эконометрика" для студентов
| Вид материала | Программа дисциплины |
- Примерная программа наименование дисциплины Эконометрика Рекомендуется для направления, 196.23kb.
- Программа дисциплины Эконометрика Для направления 080102. 65 Мировая экономика подготовки, 121.81kb.
- Программа дисциплины ен. Р "Эконометрика" для студентов, 118.01kb.
- Программа дисциплины дн. Ф "Эконометрика" для студентов 4 курса направления 080100, 150.65kb.
- Рабочая программа Для студентов, обучающихся по направлениям 080100. 62 «Экономика», 329.03kb.
- Учебная программа название дисциплины Эконометрика для специальности (ей)/ специализации, 231.63kb.
- Программа дисциплины " Эконометрика-2" для направления, 124.52kb.
- Программа и контрольные задания по учебной дисциплине «эконометрика» для студентов, 555.04kb.
- Программа по дисциплине эконометрика для студентов 3 курса дневного отделения факультета, 134.08kb.
- Рабочей программы учебной дисциплины эконометрика уровень основной образовательной, 43.19kb.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
ОБНИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ АТОМНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ (ИАТЭ)
| | УТВЕРЖДАЮ |
| | Проректор по учебной работе ___________________ С.Б. Бурухин |
| | «______»____________ 200__ г. |
ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
ДС.10.“Эконометрика”
для студентов 5 курса специальности 010501 “Прикладная математика и информатика”
специализация “Применение математических методов в финансовой и страховой деятельности”
Форма обучения: очная
Объем дисциплины и виды учебной работы по очной форме в соответствии с учебным планом
| Вид учебной работы | Всего часов | Семестры | |||
| 9 | | | | ||
| Общая трудоемкость дисциплины | 96 | 96 | | | |
| Аудиторные занятия | 52 | 52 | | | |
| Лекции | 39 | 39 | | | |
| Практические занятия и семинары | 13 | 13 | | | |
| Лабораторные работы | 0 | 0 | | | |
| Курсовой проект (работа) | 0 | 0 | | | |
| Самостоятельная работа | 44 | 44 | | | |
| Расчетно-графические работы | 0 | 0 | | | |
| Вид итогового контроля (зачет, экзамен) | | Экзамен | | | |
Обнинск 2008
Программу составил:
___________________ Поленков В.Н., ст. преп. кафедры ЭЭММИ
Программа рассмотрена на заседании кафедры “ЭЭММИ” (протокол № __ от __.__.200_ г.)
Заведующий кафедрой ЭЭММИ
___________________ Гусев В.Ю.
«____»_____________ 200__ г.
СОГЛАСОВАНО
| Начальник УМУ _______________ Соколова Ю.Д. «____»_____________ 200__ г. | Декан Социально-экономического факультета ___________________ Тябин В.Н. «____»_____________ 200__ г. |
1. Цели и задачи дисциплины.
Общая характеристика специальности 010501 «Прикладная математика и информатика» (квалификация – математик, системный программист):
Сферами профессиональной деятельности математика, системного программиста являются научно-исследовательские центры, государственные органы управления, образовательные учреждения и организации различных форм собственности, использующие методы прикладной математики и компьютерные технологии в своей работе.
Математик, системный программист подготовлен преимущественно к выполнению исследовательской деятельности в областях, использующих методы прикладной математики и компьютерные технологии; созданию и использованию математических моделей процессов и объектов; разработке и применению современных математических методов и программного обеспечения для решения задач науки, техники, экономики и управления; использованию информационных технологий в проектно-конструкторской, управленческой и финансовой деятельности.
Целью учебной дисциплины «Эконометрика» является освоение основ и практических навыков построения и анализа регрессионных моделей на базе имеющихся статистических данных.
Изучение дисциплины обеспечивает реализацию требований государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования в области эконометрики по вопросам:
- понятия и основных направлений эконометрики
- базовых параметров оценки массивов экономических данных
- построения простейших моделей регрессионной зависимости
- оценки качества построенной модели регрессии
- процедур оценки параметров модели регрессии
- выявления основных недостатков регрессионных моделей и методик их устранения
- построения моделей регрессии на базе временных рядов
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.
В результате изучения дисциплины студент должен
знать: основные параметры оценки массивов данных и временных рядов, теоретические основы получения оценок параметров в уравнениях регрессии, основные методики поиска и устранения возможных дефектов построенных регрессионных моделей.
уметь: строить и анализировать линейные и нелинейные регрессионные модели на основе имеющихся экономических данных, пользоваться критериями проверки качества построенной модели, строить модели на базе временных рядов.
иметь навыки: выявления взаимосвязей между экономическими показателями.
3. Содержание дисциплины
3.1. Лекции
Лекция 1 (2 часа). Определение эконометрики.
Предмет эконометрики. Особенности эконометрического метода. Измерения в экономике. Диаграмма рассеяния. Меры изменчивости и связи переменных.
Лекция 2, 3, 4 (6 часов). Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.
Лекция 2. Базовые понятия теории вероятностей: случайная величина, числовые характеристики случайных величин, законы распределения случайных величин. Спецификация модели. Линейная регрессия и корреляция.
Лекция 3. Оценка параметров линейной регрессии. Метод наименьших квадратов. Статистические свойства МНК-оценок параметров регрессии. Прямая и обратная модели парной линейной регрессии. Модель пропорциональной связи.
Лекция 4. Показатели качества регрессии. Коэффициент детерминации. Процентное изменение факторов в линейной модели связи (показатели эластичности). Фиктивная линейная связь. Процедура очистки переменных. Частный коэффициент корреляции.
Лекция 5 (2 часа). Множественная линейная регрессия и корреляция.
Отбор факторов при построении модели множественной регрессии. Выбор формы уравнения регрессии. Оценка параметров уравнения множественной линейной регрессии. Основные предположения о модели множественной линейной регрессии.
Лекция 6 (2 часа). Проверка гипотез в модели множественной линейной регрессии.
Проверка гипотезы значимости регрессии в целом. F-критерий Фишера. Проверка гипотезы значимости отдельных параметров в уравнении регрессии. T-критерий Стьюдента. Доверительные интервалы для коэффициентов. Скорректированный коэффициент детерминации.
Лекция 7 (2 часа). Использование программного пакета Excel в эконометрике.
Настройка программного модуля «Анализ данных». Построение корреляционных и ковариационных матриц. Построение и анализ моделей множественной линейной регрессии. Интерпретация результатов.
Лекция 8 (2 часа). Варианты развития моделей множественной регрессии.
Использование фиктивных переменных в моделях множественной регрессии. Применение фиктивных переменных в анализе сезонности. Нелинейные модели регрессии: модели, нелинейные относительно входящих в модель переменных; модели, нелинейные относительно входящих в модель параметров. Процедура линеаризации модели. Линеаризуемые и нелинеаризуемые модели.
Лекция 9 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: гетероскедастичность.
Суть гетероскедастичности. Последствия гетероскедастичности. Обнаружение гетероскедастичности: графические методы и статистические критерии (Голдфелда-Квандта, Уайта). Методы смягчения проблемы гетероскедастичности. Обобщенный метод наименьших квадратов.
Лекция 10 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: автокоррелированность.
Суть и причины автокорреляции. Последствия автокорреляции. Обнаружение автокорреляции: графические методы, статистические критерии (Дарбина-Уотсона, Бройша-Годфри). Методы устранения автокорреляции (итерационная процедура Кохрейна-Оркатта).
Лекция 11 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: мультиколлинеарность.
Суть мультиколлинеарности. Последствия мультиколлинеарности. Обнаружение мультиколлинеарности: коэффициент возрастания дисперсии. Методы устранения мультиколлинеарности.
Лекция 12 (2 часа). Основные нарушения стандартных предположений: отличное от нормального распределение ошибок.
Нормальный закон распределения. Функция плотности нормального распределения, ее график. Оценка нормальности распределения ошибок в модели. Графические методы (диаграмма квантиль-квантиль, диаграмма плотности), статистические критерии (Жарка-Бера). Показатели асимметрии и эксцесса.
Лекция 13 (2 часа). Системы эконометрических уравнений.
Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике. Системы одновременных уравнений. Структурная и приведенная форма модели. Проблема идентификации.
Лекция 14 (2 часа). Оценка параметров систем эконометрических уравнений.
Оценивание параметров структурной модели. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов. Метод максимального правдоподобия. Применение систем эконометрических уравнений.
Лекция 15 (2 часа). Введение в анализ временных рядов.
Понятие временного ряда. Стационарность временного ряда. Автоковариация и автокорреляция. Коррелограмма и ее построение. Процесс «белого шума». Процесс авторегрессии порядка р. Оператор запаздывания. Процесс скользящего среднего порядка q.
Лекция 16 (2 часа). Идентификация временных рядов.
Процесс ARMA. Условия стационарности процесса ARMA. Идентификация порядков авторегрессии и скользящего среднего в процессе ARMA: графические методы, использование статистик. Оценка параметров процесса ARMA. Диагностика модели.
Лекция 17 (2 часа). TS-, DS-, I- ряды.
Ряды, стационарные относительно детерминированного тренда (TS). Разностно стационарные ряды (DS). Интегрированные ряды (I). Проблема дифференциации TS- и DS-рядов. Гипотеза единичного корня. Критерии Дики-Фуллера.
Лекция 18 (3 часа). Нестационарные временные ряды.
Примеры нестационарных временных рядов. Процесс «случайного блуждания». Стохастический тренд. Остационаривание временных рядов. Детрендирование временных рядов. Дифференцирование временных рядов.
3.2. Практические и семинарские занятия
| Раздел(ы) | Тема практического или семинарского занятия | Ссылка на литературу* | Число часов |
| 1 | Определение эконометрики. | [1, гл. 1] | 2 |
| 2-4 | Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях. | [1, гл. 2] [3, гл. 4] [4, гл. 2] | 2 |
| 5-8 | Множественная линейная регрессия и корреляция. Проверка гипотез в модели множественной линейной регрессии. Использование программного пакета Excel в эконометрике. Варианты развития моделей множественной регрессии. | [1, гл. 3] [2, гл. 1,2] [3, гл. 6] [4. гл. 3] | 2 |
| 9-12 | Основные нарушения стандартных предположений: гетероскедастичность. Основные нарушения стандартных предположений: автокоррелированность. Основные нарушения стандартных предположений: мультиколлинеарность. Основные нарушения стандартных предположений: отличное от нормального распределение ошибок | [1, гл. 3, п. 3.10.] [3, гл. 8,9] [4, гл. 6, п. 6.1.,6.2.] | 2 |
| 13-16 | Системы эконометрических уравнений. Оценка параметров систем эконометрических уравнений. Введение в анализ временных рядов. Идентификация временных рядов | [1, гл. 4] [3, гл. гл. 12, п. 12.1.,12.5, 13] [4, гл. 9] | 2 |
| 17-18 | TS-, DS-, I- ряды. Нестационарные временные ряды. | [4, гл. 11, п. 11.1., 11.2., 11.3] | 3 |
3.3. Лабораторный практикум
Не предусмотрен
3.4. Курсовые проекты (работы)
Не предусмотрены
3.5. Формы текущего контроля
| Раздел(ы) | Форма контроля | Неделя |
| 1-15 | Контрольная работа | 15 |
3.6. Самостоятельная работа
Для самостоятельной работы студентов выделяются следующие темы:
- Изучение взаимосвязей по временным рядам [1, гл. 6, с. 263-289];
- Инструментальные переменные [4, гл. 8, с. 190-196];
- Модели Бокса-Дженкинса (ARIMA) [4, гл. 11,п. 11.4., с. 253-275];
- GARCH-модели [4, гл. 11, п. 11.5., с. 276-280];
- Панельные данные [4, гл. 13, с. 316-350].
Форма контроля: вопросы по указанным темам входят в контрольные работы.
4.1. Рекомендуемая литература
4.1.1. Основная литература
- Эконометрика: Учебник / Под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2002. (2 экз.)
- Практикум по эконометрике: Учебное пособие / Елисеева И.И., Курышева С.В., Гордиенко Н.М. и др.; Под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2003. (2 экз.)
- Бородич С.А. Эконометрика: Учебное пособие / Бородич С.А. – Мн.: Новое знание, 2001. (1 экз.)
- Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. – 7-е изд, испр. – М.: Дело, 2005. (2 экз.)
- Носко В.П. Эконометрика для начинающих. М.: Институт экономики переходного периода, 2000 u/archiv/zip/nosko.zip
4.1.2. Дополнительная литература
- Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика. Учебное пособие. Ростов-на-Дону, «РИНХ», 2002.
- Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия. Новосибирск, Новосибирский государственный университет, 2003.
- Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: “ИНФРА-М”, 2001.
- Носко В.П. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М.: Институт экономики переходного периода, 2002.
- Тябин В.Н., Бурцева Т.А. Лабораторный практикум по курсу «Эконометрика» - Обнинск, ИАТЭ, 1996.
- Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник. – М.: ЮНИТИ, 1998.
- Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ, 2002.
- Тихомиров Н.П., Доронина Е.Ю, Эконометрика: Учебник. – М.: Экзамен, 2003.
4.2. Средства обеспечения освоения дисциплины
Не предусмотрены
5. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Не предусмотрены